在这种情况下，通常会出现以下几种情况：

1.数据输入错误：如果评级模型的输入数据存在错误，例如缺失值、异常值或错误的数据类型，那么模型输出的结果可能不准确。

2.模型选择不当：选择了不合适的评级模型，例如一个适用于线性关系的模型被用于非线性关系的数据，可能导致评级结果的不准确。

3.参数调整不当：在训练评级模型时，如果参数调整不当，例如过度拟合或欠拟合，都可能导致模型在实际应用中的表现不佳。

4.数据不足：如果评级模型所依赖的数据量不足，那么模型可能无法捕捉到数据的潜在规律，从而导致评级结果的不准确。

5.模型泛化能力差：如果模型在训练数据上的表现良好，但在未知数据上的表现较差，说明模型的泛化能力较差，可能导致评级结果的不准确。

6.外部环境变化：评级模型可能受到外部环境因素的影响，例如经济、政治等因素，这些因素可能导致评级结果的波动。

总之，评级模型编码不对可能是由多种原因导致的。要解决这个问题，首先需要分析模型出现问题的原因，然后针对性地进行调整和优化。